量化行业配置研究框架与指标体系 [page::2][page::3]

• 核心关注景气度（财报营收净利增速和ROE变化）、趋势（过去12个月信息比率）、拥挤度（换手率、波动率、Beta）三个维度。

- 景气度衡量基本面边际改善，趋势反映市场共识，拥挤度提示非理性交易风险。

两大行业配置方案设计与表现 [page::3][page::4]

| 策略类型 | 核心逻辑 | 主要限制 | 绩效指标 |
|---------------|---------------------------------|---------------------|-----------------------------------|
| 行业趋势模型 | 强趋势+低拥挤，剔除低景气 | 概念炒作导致趋势无基本面支撑 | 年化多头26.5%，超额18.4%，信息比率1.67，最大回撤-5.6%，月度胜率67% |
| 行业景气模型 | 高景气+强趋势，剔除高拥挤 | 高拥挤交易风险 | 年化多头26.4%，超额18.1%，信息比率1.77，最大回撤-6.2%，月度胜率68% |

• 两模型相关性22%，并行应用实现年化18.4%超额收益，信息比率达到1.89，月度最大回撤仅-3.8%，月度胜率76%。

2022年复盘：价值与成长均衡配置策略胜出 [page::4][page::5]

• 策略截止2022年5月绝对收益-7.7%，超额收益8.9%，信息比率2.68，月度胜率80%。

- 1-4月重仓价值板块（银行、交通运输、煤炭）抗跌；4月后增配价值成长板块（汽车、电力设备与新能源、基础化工）抓反弹。

• 煤炭景气度和拥挤度变化明显，景气模型配置带来超额收益。

行业景气度、趋势与拥挤度量化图谱及当前配置主线 [page::6][page::7]

• 横轴为景气度得分，纵轴为趋势得分，气泡大小表示拥挤度，蓝色气泡低拥挤，红色高拥挤需规避。

- 6月看好上游周期和新旧能源（化工、煤炭、电力设备及新能源）、稳增长大金融（银行、地产）、疫情反转消费（汽车、纺织服装、农林牧渔）。

行业指标打分一览表 [page::7]

| 行业 | PE估值 | 分析师景气指数 | 历史景气度排名 | 趋势 | 拥挤度 |
|------------|---------|----------------|----------------|-------|--------|
| 石油石化 | 10.5 | -0.1 | 0.3 | 0.2 | 0.0 |
| 煤炭 | 9.5 | 0.2 | 0.4 | 0.6 | 0.4 |
| 有色金属 | 18.7 | 0.4 | 0.3 | 0.0 | -0.1 |
| 电力设备及新能源 | 33.5 | 0.2 | 0.3 | -0.2 | -0.1 |
| 基础化工 | 17.8 | 0.0 | 0.2 | -0.1 | -1.0 |
| 银行 | 5.0 | 0.0 | 0.5 | 0.2 | 0.0 |
| 纺织服装 | 16.4 | -0.1 | -0.2 | 0.2 | 0.0 |
| 医药 | 24.6 | 0.2 | 0.3 | -0.3 | 1.2 |

• 多数高景气行业呈现一定趋势和低拥挤度，符合量化模型配置逻辑。

风险提示 [page::0][page::7]

• 模型基于历史数据和统计假设，市场环境若大幅变化可能导致模型失效。

量化分析报告详尽解读——《从量化模型观察当前行业配置主线——基本面量化系列研究之八》

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一、元数据与报告概览

报告标题：《从量化模型观察当前行业配置主线——基本面量化系列研究之八》
发布机构：国盛证券研究所（国盛金工团队）
报告作者：段伟良、林志朋、刘富兵、杨晔
发布日期：2022年6月（结合报告内2022年相关数据推断）
研究主题：行业资产配置的量化模型研究，框架总结及2022年行业配置复盘和当前市场配置主线的量化洞察。
核心论点：

1. 行业配置应从景气度、趋势、拥挤度三个维度综合把握，三者逻辑连贯且互补。

2. 基于两个不同策略──“行业趋势模型”和“行业景气模型”──分别强调趋势与拥挤度的交互和景气度与趋势的共振，策略表现稳定且互补。

1. 2022年策略表现优异，先以价值板块抗跌，后以价值成长均衡策略获得超额收益。

4. 当前配置主线聚焦通胀受益的上游周期与新能源、稳增长的金融以及疫情扭转后的消费。
报告最终提出的行业配置建议明确贯彻了此思路。

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二、逐节深度解读

1. 行业配置研究框架及两个方案（第2-4页）

• 关键论点：

报告明晰构建了行业配置的三大标尺——景气度（基本面改善）、趋势（市场认知确认）、拥挤度（交易风险提示）。
- 景气度包括历史数据（营收、净利润、ROE的边际变动）和分析师预期（机构盈利预测上调占比，扩散指数法）
- 趋势是行业过去12个月相对于行业等权指数的信息比率
- 拥挤度综合换手率、波动率、Beta三个指标评估市场交易热度及风险

• 两个行业配置模型方案：

- 行业趋势模型：选取强趋势、低拥挤度且剔除低景气行业
- 行业景气模型：选取高景气、高趋势但剔除高拥挤行业

• 逻辑阐述：

两个方案分别聚焦市场智能（趋势+拥挤度）和基本面确认（景气+趋势），分别规避了“无基本面支撑的炒作趋势”和“高拥挤度交易泡沫”的风险，两套模型均经过实际回测验证，均有较好表现。

• 性能指标（行业趋势模型）多头年化收益26.5%、信息比率1.67、最大回撤-5.6%、月度胜率67%；（行业景气模型）多头年化26.4%、信息比率1.77、最大回撤-6.2%、月度胜率68%。
• 图表说明：

图表1形象展示三维度的决策信号阶段，从胜率交易（同期入场）到趋势交易（右侧入场）到拥挤交易（左侧退场），与市场投资逻辑对应。
图表2具体列明每个指标及其计算方式，强调指标科学量化的基础。
图表3为两个方案的核心逻辑和可能失效风险及风险控制方法总结。

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2. 多模型并行策略与2022年复盘（第4-6页）

• 多模型并行策略

基于两个模型相关性较低（22%），简单并行组合策略能实现稳定且超额表现，年化超额收益18.4%，信息比率1.89，月度超额亏损最大只有-3.8%，月度胜率76%，证明“1+1>2”的效应，兼顾收益与风险控制。

• 2022年策略复盘

截至2022年5月底，整体行业配置策略绝对收益率-7.7%，但超额收益8.9%，信息比率2.68，月度胜率80%，表现突出。具体分为行业趋势模型超额收益7.0%、行业景气模型10.7%。
- 1-4月：趋势模型优于景气模型，重仓抗跌价值板块（银行、交通运输、煤炭）表现出显著的防御性。
- 4月后：风格切换，景气模型发挥更大作用，增持汽车、电力设备新能源、基础化工等高景气板块，新能源板块穿越高拥挤区间，实现反弹超额收益。

• 图表解读：

- 图表4与图表5展示多模型并行的净值曲线与超额收益曲线，表现稳定提升。
- 图表6与图表7展示2022年绝对收益及超额收益走势，显示各模型动态表现及并行策略的优势。
- 图表8展现每月持仓行业及对应超额贡献，具备调仓灵活性并反映市场风格轮动。

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3. 重点行业详细表现分析（第5-6页）

• 煤炭行业

- 图表9显示煤炭行业分析师景气度与超额收益同向变化，2013年以来两者高度正相关。
- 图表10展现煤炭行业拥挤度与超额收益的负相关关系，拥挤度高时超额收益下降，拥挤度回落后超额收益回升，印证拥挤度作为风险预警指标的有效性。

• 电力及新能源行业

- 图表11与图表12显示电新行业的分析师景气度与拥挤度分别与超额收益正相关和拥挤度的适度回落促使超额收益走高。

此部分数据验证了模型假设，即景气度和趋势决定潜在收益，拥挤度提供交易风险过滤。

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4. 当前市场配置主线与可视化行业打分（第6-7页）

• 行业景气-趋势-拥挤三维映射图（图表13）

行业以横轴“景气度”、纵轴“趋势”排列，气泡大小为“拥挤度”，颜色区分高低拥挤。
- 右上象限聚集建筑、交通运输、煤炭、银行、商贸零售等为受益稳增长且景气趋势强劲的行业。
- 右下象限有汽车、基础化工、电力及新能源等行业，表现为高景气但趋势稍弱，有左侧布局潜力。
- 低景气低趋势区域多为电子、通信、计算机等行业，背离当前配置主线。

• 行业价值定位及点评：

- 受益于通胀的上游周期及新能源，建议超配相关行业（化工、煤炭、电力、新能源等）。
- 受益稳增长的金融板块保持标配（银行、地产）。
- 疫情反转消费领域（汽车、纺织服装、农林牧渔）处于左侧机会区。

• 行业评分图谱详解（图表14）涵盖PE估值、分析师景气指数多维指标、趋势指标及拥挤度，以此帮助投资者判断行业在周期中的位置及潜在价值，拥挤度越高风险越大，趋势与景气度越高潜在收益越大。

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三、图表深度解读

| 图表编号 | 内容 | 解读 Summary | 支持论点 |
|----------|--------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------|
| 图表1 | 行业轮动三个标尺：景气度、趋势、拥挤度之间决策流程图 | 清晰传达行业配置决策在基本面改进（胜率交易）、市场趋势确认（趋势交易）和拥挤度风险（退场信号）之间的逻辑顺序。 | 论证三个维度逻辑有机连贯且有助于捕捉市场有效信息。 |
| 图表2 | 具体指标设计表格 | 精确列出各指标的计算方法和含义，展示景气度（分析师预期、历史数据）、趋势（信息比率）和拥挤度（换手量、波动率及Beta）科学构建的依据。 | 强化量化指标科学性，为模型构建提供坚实基础。 |
| 图表3 | 两个行业配置模型方案的逻辑与风险原因总结 | 阐述趋势模型与景气模型核心逻辑、风险点和规避方式，说明策略设计中的风险管理考虑。 | 突出策略设计兼顾收益和风险，增强策略合理性。 |
| 图表4&5 | 两个策略并行净值与超额比较图 | 并行策略净值突破基准，且超额表现持续平稳，确认模型多样性带来的组合效应。 | 支持多模型并行策略带来稳定且超额收益。 |
| 图表6&7 | 2022年绝对及超额收益表现曲线 | 展示策略年初至5月的收益走势，反映股市风格转换期策略表现差异，景气模型5月后表现突出。 | 突出策略动态适应性及风格切换应对能力。 |
| 图表8 | 2022年每月行业持仓及贡献超额收益表 | 直观体现价值板块重仓和后期均衡价值成长的调仓逻辑，具体月份持仓分布清晰。 | 佐证2022年调仓机制灵活，策略贯彻理论逻辑落地。 |
| 图表9&10 | 煤炭行业景气度和拥挤度对超额收益的影响 | 两图分别展现景气度与拥挤度对超额收益的推动与抑制作用，拥挤度峰值对应超额收益谷底，说明高拥挤影响策略回报。 | 具体行业案例验证关键指标的解释力与交易风险控制效果。 |
| 图表11&12| 电力新能源行业景气度、拥挤度与超额收益关系 | 同样体现景气度提升推动超额收益，拥挤度过高则带来下行风险，拥挤度下降促使策略收益反弹。 | 再次印证拥挤度风险警示和景气趋势正相关性。 |
| 图表13 | 行业景气-趋势-拥挤度可视化气泡图 | 行业根据三维得分分布明确，行业聚类清晰，拥挤度提示投资回避信号，辅助判断当前市场配置重点。 | 形成定量+定性结合的行业配置框架，指导实战。 |
| 图表14 | 中信一级行业打分图谱 | 综合多指标展示行业当前估值、景气、趋势与拥挤度，体现行业组合的风险收益特征和潜在配置价值。 | 提供灵活多维度行业跨期观察参考，是量化体系核心数据支撑。 |

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四、估值分析

报告中强调对行业估值的参考主要通过PE估值等传统指标与分析师景气度、趋势、拥挤度结合，而非单纯采用DCF等企业层面估值模型。这样从量化角度映射行业估值与基本面预期，结合市场行为洞察，使估值更动态灵活，契合资产配置层面需求。

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五、风险因素评估

• 模型风险：结论基于历史数据和统计模型，在未来市场环境显著变化时，模型可能失效。

- 拥挤度风险：高拥挤度行业可能短期内遭遇资金快速流出，导致估值修正和超额收益大幅缩水。

• 市场风格切换：如2022年4月风格变换，策略需快速适应，模型设计纳入趋势与景气度双重维度以缓解该风险。

- 非理性炒作风险：趋势模型可能因“无基本面支撑”的炒作形成虚假趋势，景气度剔除机制部分缓解该风险。

报告明确指出风险提示并配以模型修正措施与多模型并行，强调风险管理的重要性。

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六、批判性视角与细微差别

• 尽管模型对趋势、景气度和拥挤度指标均有明确定义，且多维量化指标确保科学性，但分析师景气度主要依赖机构预期，可能存在较强共识偏差风险，尤其在市场突变或黑天鹅事件中分析师数据的及时有效性有限。

- 拥挤度指标基于历史换手率和波动率，面对新兴行业或极端行情时指标适用性可能弱于成熟市场情形。

• 两模型的组合效应虽表现优异，但对于策略失效的预判和快速调整机制仍有进一步细化空间，特别是在行情非理性波动放大周期内。

- 行业配置热点的集中不排除因政策导向和宏观事件带来的短期拥挤，有待持续动态监控。

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七、结论性综合

本报告通过系统总结了国盛金工团队在行业资产配置量化领域的丰富研究成果，提出以“景气度、趋势、拥挤度”三维度为核心的行业配置框架，科学有效地结合基本面研究和市场行为分析。以“行业趋势模型”和“行业景气模型”为两大基本策略，分别针对市场趋势和基本面景气展开配置筛选，实证表现稳定且互补，且通过简单并行组合提升了整体收益的稳定性和风险控制能力。

2022年年初至5月的复盘结果验证了该框架的实用性，先以价值抗跌行业为平台，后动态平衡价值成长板块，顺应市场风格切换，实现超额收益的稳步增长。具体行业案例（煤炭、电新）表明，景气度与趋势驱动收益，拥挤度作为交易风险警示有效降低策略暴露风险。

当前市场配置主线突出通胀驱动的上游周期与新能源、新能源、电力等新老结合的动力行业、稳增长的银行及产业链消费复苏机会，三维度指标的行业可视化帮助投资者清晰理解行业相对位置和风险收益特征。精准的行业打分图谱为主动管理提供了重要依据。

整体看，报告提出的量化行业配置逻辑和模型体系，兼顾理论严谨性和实用灵活性，具有较强的指导意义和应用价值。未来建议持续监控模型风险和拥挤度动态，结合宏观政策和市场常态变化调整策略参数，进一步提升模型适应性和鲁棒性。

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附件：关键图表Markdown展示示例

图表1：行业轮动的三个标尺



图表4：两个策略简单并行表现优异



图表8：2022年持仓跟踪（部分）

(表格内容详见页5文本)

图表13：行业景气度-趋势-拥挤度图谱



图表14：行业打分图谱（中信一级行业）

(详见第7页HTML表格)

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综上所述，本报告以量化指标指导行业配置，通过科学模型设计及多维度数据视角，帮助投资者有效抓取市场主动权，规避拥挤风险，实现稳定稳健的超额收益。[page::0,2,3,4,5,6,7]

报告